전공소개

피플 사이언스 전공(People Science)

전공 소개

본 과정은 조직내 구성원을 인문학, 사회과학 및 자연과학 관점에서 이해하기 위한 피플 사이언스 전공이다.
조직내 사람을 온전히 이해하기 위한 인문학, 조직을 이해하기 위한 사회과학과 데이터 기반 의사결정을 돕는 자연과학 등을 주요 이론과 실무 문제 기반으로 학습하게 된다.

교육 목표

조직내 구성원은 자원(Resource)가 아닌 사람(People)으로 다뤄줘야 한다.
본 과정은 사람과학(People science) 관점에서 사람을 전인적으로 이해하기 위한 지식, 조직과 조직변화를 만들기 위한 사례와 데이터 분석을 수행할 수 있는 실습 등으로 진행된다.

졸업 후 진로 및 혜택

피플 애널리티스트(People Analysts)
피플/HR 데이터 분석가
HR분야 전문가
박사과정 진학
노동관련 연구기관의 연구원

교과편성표


구분	과목1	과목2
1차 학기	데이터 분석 기초	인공지능 개론
2차 학기	AI를 활용한 Python 프로그래밍	피플 애널리틱스 방법론
3차 학기	머신러닝과 딥러닝	AI 기반 HR Apps.& system 개발
4차 학기	AI와 HR Transformation	HR AI 에이전트 실습
5차 학기	피플 애널리틱스 프로젝트	조직변화와 리더십 애널리틱스

교과목 해설

데이터 분석 기초(Understanding of Data Analytics)
본 과목은 데이터 분석에 대한 이해를 기본 이해를 다룹니다. 데이터 분석은 비즈니스나 조직에서 수집된 데이터를 분석하여 유용한 인사이트를 도출하는 프로세스를 의미합니다. 이 과목에서는 데이터 분석을 위해 필요한 통계 개념과 분석을 R 프로그래밍을 통해 학습합니다.
인공지능 개론(Introduction to Artificial Intelligence)
본 과목은 인공지능(AI)의 기술적 뿌리부터 현대적 응용까지, AI의 거대한 지식 체계를 폭넓게 조망하는 입문 과정입니다. 단순히 트렌드를 쫓는 것을 넘어, AI가 어떻게 발전해왔고 어떤 원리로 작동하는지에 대한 본질적인 이해를 제공하는 것을 목표로 합니다.
수강생들은 인공지능의 역사와 초기 연구인 규칙 기반(Rule-based) AI 및 문제 해결을 위한 탐색 기법(Search Techniques)을 학습하며 AI의 근본적인 사고방식을 이해하게 됩니다. 이어 현재 AI 혁신의 주역인 기계학습(Machine Learning)의 핵심 원리인 지도학습과 비지도학습의 개념을 명확히 구분하고, 인간의 뇌를 모방한 신경망(Neural Networks)과 이를 발전시킨 다양한 딥러닝 알고리즘의 기초 작동 원리를 탐구합니다. 나아가 AI의 다양한 연구 분야와 분류 체계를 구조적으로 파악하고, 최신 기술 동향이 실제 비즈니스와 HR 분야에 어떻게 응용되고 있는지 구체적인 사례를 통해 학습함으로써, 미래 기술 변화에 유연하게 대응할 수 있는 통합적 시각을 갖추게 될 것입니다.
AI를 활용한 Python Programming (AI-Powered Python Programming)
본 과목은 AI와 실시간으로 협업하며 프로그래밍하는 새로운 패러다임을 제시하는 데이터 분석 입문 과정입니다. 수강생들은 AI 네이티브 코드 에디터인 CURSOR를 메인 개발 환경으로 사용하며, ChatGPT, 클로드(Claude)와 같은 최신 거대 언어 모델(LLM)을 지적인 파트너로 활용해 데이터 분석의 핵심 언어인 Python을 학습합니다.
과정 전반에 걸쳐 AI에게 직접 질문하여 코드를 생성하거나 추천받고, 발생하는 오류를 함께 수정하는 상호작용을 통해 프로그래밍 경험이 없는 비전공자도 코딩의 장벽을 낮추고 학습 효율을 극대화할 수 있습니다. Python의 기초 문법부터 데이터 처리를 위한 Pandas, 시각화를 위한 Matplotlib/Seaborn 등 핵심 라이브러리 활용법을 다루며, 특히 AI와 효과적으로 소통하기 위한 프롬프트 엔지니어링과 AI를 활용한 디버깅 및 코드 최적화 기술을 집중적으로 학습합니다.
피플 애널리틱스 방법론 (Understanding People Analytics Methodologies)
본 과목은 신뢰도 높은 피플 애널리틱스의 근간이 되는 과학적 연구방법론을 체계적으로 학습하는 핵심 과정입니다. 수강생들은 비즈니스 문제를 올바른 연구 질문으로 전환하고, 타당한 가설을 설정하며, 신뢰도 높은 데이터를 확보하는 사회과학 연구방법론의 전 과정을 깊이 있게 학습합니다. 추론 통계의 원리를 통해 데이터 이면의 의미를 해석하고, 인과관계를 엄밀하게 추론하는 과학적 사고의 틀을 단단하게 구축합니다. 특히, 사람 데이터를 이용하여 성과 예측 모델, 인재 채용 예측 모델 등 다양한 분석과 예측 모델링에 대한 이론과 적용 방법을 배웁니다.
머신러닝과 딥러닝 (Machine Learning & Deep Learning)
본 과목은 데이터를 분석하고 모델링하기 위해 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 적용하는 방법을 학습하는 과목입니다. 이를 위해 데이터 전처리, 변수 선택 및 모델링 방법론, 분류 및 회귀 분석, 딥러닝 알고리즘 등과 같은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념 및 기술에 대해 자세히 다룹니다. 본 과목 이수를 통해 수강생은 특정 HR 문제에 가장 적합한 알고리즘을 선택 및 구현하고, 그 결과를 비즈니스 관점에서 해석하여 조직의 전략적 의사결정을 지원하는 고급 데이터 분석 역량을 갖추게 될 것입니다.
AI 기반 HR Apps. & System 개발 (Developing HR Applications with Gen. AI)
본 과목은 아이디어를 현실로 만드는 실전 개발 과정입니다. 수강생들은 과정 전반에 걸쳐 쌓아온 HR 도메인 지식과 데이터 분석 역량을 총동원하여, 생성형 AI 기술을 기반으로 현업에 즉시 적용 가능한 HR 애플리케이션 및 시스템을 직접 기획하고 개발합니다.
'AI 기반 직무 기술서(JD) 자동 생성기', '성과리뷰 피드백 초안 작성 시스템' 등 각자가 현장에서 발견한 문제를 해결하기 위한 아이디어를 실체화하기 위해, 소프트웨어 개발의 핵심 요소를 학습합니다. 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 데이터 구조와 데이터베이스 설계부터, 사용자의 편의성을 고려한 프론트엔드(Front-end), 그리고 생성형 AI 모델을 연동하여 핵심 기능을 구현하는 백엔드(Back-end) 로직까지, 하나의 제품이 완성되는 전체 개발 사이클을 직접 경험하게 됩니다.
본 과목을 이수한 수강생은 HR Tech의 단순한 사용자를 넘어, 기술의 원리를 이해하고 직접 솔루션을 창조할 수 있는 'HR 솔루션 빌더(HR Solution Builder)'로 성장하게 됩니다. 이는 기획력과 기술 실행력을 모두 갖추었음을 증명하는 가장 강력하고 실질적인 포트폴리오가 될 것입니다.
AI와 HR 트랜스포메이션 (AI and HR Transformation)
본 과목은 AI 발달과 그로인한 HRM(인적자원관리)의 변화에 대한 이해를 통해 미래 조직의 인사관리방안을 연구하고자 합니다. AI기술 도입이 채용, 교육 및 개발, 성과관리, 직원참여, 인재유지 등 HR의 다양한 분야에 미치는 영향을 분석합니다. 최신 연구와 사례를 바탕으로 AI가 HR 프로세스의 효율성을 어떻게 증대시키는지, 그리고 HR 관리자들이 이를 어떻게 전략적 파트너로서의 역할을 강화할 수 있는지에 대해 학습합니다.
HR AI 에이전트 실습 (Building HR AI Agents)
본 과목은 '생성형 AI를 활용한 HR Application & System 개발' 과목에서 한 단계 더 나아간 심화 과정으로, 단순한 애플리케이션을 넘어 자율적으로 사고하고 실제 업무를 수행하는 'HR AI 에이전트'를 직접 설계하고 구축하는 데 집중합니다. 이를 위해, 수강생들은 LangChain, LangGraph와 같은 AI 에이전트 프레임워크와 n8n과 같은 워크플로우 자동화 도구를 적극적으로 활용하여, 복잡한 HR 문제를 해결하는 지능형 시스템을 만들어가는 실전 경험을 쌓게 됩니다.
이 과정은 단순한 질의응답을 넘어, 거대 언어 모델(LLM)을 복잡한 문제 해결을 위한 '추론 엔진'으로 사용하는 방법을 학습하는 것에서 시작합니다. 또한, 검색 증강 생성(RAG) 기술을 통해 사내 규정이나 데이터를 에이전트의 '지식 베이스'로 연결하여, 조직에 특화된 정확한 답변을 제공하는 능력을 구현합니다. 마지막으로, 다양한 시스템의 API를 연동하여 에이전트가 이메일 발송, 일정 관리 등 실제 업무를 수행할 수 있는 '행동 능력'을 부여함으로써, 진정한 의미의 자동화를 완성합니다. 본 과목을 통해 수강생들은 HR 애플리케이션 개발자를 넘어, 조직의 워크플로우를 깊이 이해하고 지능형 자동화를 구현하는 ‘HR AI 시스템 아키텍트'로서의 독보적인 역량을 갖추게 될 것입니다.
피플 애널리틱스 프로젝트(Project on People Analytics)
본 과목은 피플 애널리틱스 주제를 하나 선정하고 한 학기동안 발전해 나가는 과목입니다. 현업 및 학계 피플 애널리틱스 전문가를 온&오프라인으로 초대해서 개별 수행 과제에 대해서 피드백 받고 보완하는 방법으로 진행될 예정입니다.
조직변화와 리더십 애널리틱스 (Organization Change & Leadership Analytics)
이 과목은 변화하는 디지털 환경 속에서 조직변화를 과학적으로 이해하고, 데이터 기반으로 리더십 전략을 설계하는 방법을 다룹니다. 인공지능(AI), 빅데이터, 머신러닝 등의 애널리틱스 도구를 활용하여 조직 내 변화의 패턴을 탐색하고, 구성원의 저항과 수용 요인을 예측하며, 성공적인 변화 관리를 위한 리더십 모델을 개발합니다. 이 과목에서는 변화관리 이론, 리더십 스타일과 조직성과의 데이터 분석, 감성 분석을 통한 구성원 반응 예측, AI 기반 리더십 의사결정 지원 등이 소개되며, 실제 기업 사례와 실습을 통해 학생들은 데이터 분석 결과를 해석하고 전략적 리더십 의사결정으로 연결하는 통합적 사고능력을 함양합니다. 본 과목은 경영학적 통찰과 기술적 분석 능력을 결합하여, 미래형 조직 리더가 갖추어야 할 분석적 리더십(analytical leadership) 역량을 기르는 것을 목표로 합니다.